픽셀에서 계획으로: 자연 복원을 위한 Earth AI

Google Research는 산울타리, 방풍림, 작은 숲과 같이 표준 위성 탐지로는 보통 보이지 않는 미세 규모의 목질 구조물을 매핑하기 위한 고해상도 딥러닝 프레임워크를 개발했습니다. 이러한 특징들은 작물을 대체하지 않으면서 탄소 저장과 생물다양성을 향상시킬 수 있습니다. 연구팀은 영국을 대상으로 픽셀 기반 지도를 산울타리, 돌담, 작은 숲의 실행 가능한 인벤토리로 변환하는 벡터화된 데이터셋을 공개했습니다. 데이터 부족 문제를 해결하기 위해, 그들은 3억 개의 전 세계 위성 이미지로 사전 훈련된 Remote Sensing Foundations Vision-Transformer 백본을 사용하여 영국 풍경에 맞게 미세 조정했습니다. 서브미터 이미지와 라이다(Light Detection and Ranging) 데이터를 사용하는 이중 레이블링 시스템이 중첩된 특징을 처리했으며, Polsby-Popper 컴팩트니스 점수는 생태적 기능에 따라 형태를 분류했습니다. Google Earth Engine을 통해 잉글랜드 전역의 수백만 개 특징을 병렬 처리할 수 있었습니다. 이 데이터셋은 농부, 과학자, 정책 입안자들이 기후 및 생물다양성 목표를 위해 소규모 특징을 보호할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다.